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< 再再再谈 Binance wallet > 这段时间过来，我其实可以得出一个结论，钱包已经是交易所的延伸 这也是为啥看到身边越来越多人( 包括我自己 )，钱包已经变成主要在做交易的地方了( 除非要回去做上现货的币 是的 第一件事就是绝对的安全性 目前我唯一一个敢放大资金的钱包只有币安钱包，或许打狗因为链的方便性我会选择其他钱包跟bot，这点实话实说，币安钱包目前对于新链的支持跟反应速度还是偏慢 但是随之而来的就是至尊的安全性 你基本不用怕被盗 因为没有私钥跟助记词我觉得这是最放心的一点 第二就是虽然新公链的支援速度慢 但确实听劝加了一堆优质新资产 不过这点要特别感谢 @Ccweb3hub 跟整个 @Aster_DEX 团队，虽然目前来说港股的深度大概几千u不深，但我知道背后的努力肯定不简单，我今天也有特别swap 一下，丝滑顺畅 第三也是最重要的，就是真的很低的手续费 可能大概也是我看到真的很不错的改动，在 5/9他们把手续费降到 0.5%以下了，其实这也是我今天发这文的原因，因为我发现时间线上居然都没人讨论这件事，可能连 @cz_binance 都没看到，这可能是去年开始所有主流交易所开始捲手续费后我看到最猛的改动了吧，阿当然如果要更低的手续费来找我，我能帮忙争取，不过其实我认为目前的必要性真的不高，因为手续费真的很低而且未来应该还会更低 第四则是我自己最常用的功能 理财 理财真的很香 但我怕我主要挖的几个矿被抢 就不放了 反正也是经过很长一段时间了 最后 还是要说说最近 上 @predictdotfun 分享一个跟站内不同的地方吧 如果你是在币安钱包 你可以先点右上角的经典 然后到正常的predict 中绑你自己的邀请码 就可以在钱包中蒿自己的羊毛 会比直接在币安本身中多拿回10% 退水 方便度不仅跟在币安主站 ( 这点特别感谢 @dingalingts 跟团队，上次反映ui优化的部分真的有做 ) 相同 而且真的很香 总结起来就是真的看到团队在进步吧 就是有些新改动官方真的可以宣传一下哈哈哈，不然你们不宣传那我自己来水一下好了 我是觉得对我来说 币安钱包已经变得不再是钱包 谢谢团队 你们的付出 我有深切的感受

昨天深夜和 CTO 随便有一搭没一搭闲聊的时候，我给他聊了聊最近我学 MLSys 的进度（我说我过段时间准备自己从头写个小模型的推理服务）。他给我推荐了新的学习资料。 他突然说，你要以 @antirez 作为榜样。我说是的，他是我的榜样。 过了一会儿，我说“我觉得我最终的目标其实就是一个，在我，40, 50, 60岁的时候，还是很想去学习新的东西” 我一直试图给我自己定的一个标准，叫作保持少年感。 少年感有很多含义，有好的，有坏的，你可能会保持年少的热血与热情，也可能因为实际上因为你的毛刺在不经意间伤到很多人 我其实不算一个脾气很好的人，所以我一直隔三岔五都会向 CTO 和其余同事寻求反馈，看我有没有因为自己的毛刺伤到人（其实也还是会伤到人） 除去性格上的磨炼以外，我觉得少年感最大的一点就是对于新事物的好奇与新鲜感。 过去很多年，我经历了很多，有好的，有坏的，也都牢记在心。但是最值得品味的莫过于许许多多的第一次，LED 第一次被我点亮，第一个生产服务上线，在出差路上第一次自己完整解出一道 Hard 我渴望一直进步，一直能获取新的东西，这时常会让我陷入一种时不我待的紧迫感中。虽然我在31岁生日也说过，“摆烂一念起，刹那天地宽”。但是依然会因为自己能力还是太菜而感到焦虑。 可能唯一感到的庆幸的一点是，我回顾过去这些日子，我还是在缓缓的往前走，有些时候很慢，有些时候快，但是终归是还是保持了一点点初心 我时常会问自己，“saka 你是个好人吗”，“saka 你是个合格的工程师吗”，“saka 你还能继续的摄入新的东西吗” 坦白说我不知道，这些问题可能在我坚持不下去退出这一行时估计也不会有答案。可能只有我被装在小盒子里时，方能盖棺定论，我们才知道求知者 saka 的一生终究是走向何方。 愈是时不我待，愈是需刚勇前行。 愿我接下来很多多年，依然能保持初心，保持少年感。毕竟美好的仗尚未结束，应走的路还未走完，应信守的道亦还未能坚守到终。

2400U滚到17万U，全程无爆仓，就三招笨法子 神哥前阵子带出来一个猛人。 纯小白，2400U进场，一个月先冲到9.7万，现在稳稳站在17万往上。一次爆仓没挨过，你说运气？ 运气能撑一两个月？鬼才信。 底下就三条土办法，笨得掉渣，偏偏是我从7000U滚到财务自由唯一靠的东西。 第一招： 满仓是找死，分仓是留命。 2400U到手切三份：700U干日内，一天一单，打完就收；700U等波段，进去就不怎么动，等的是大肉；剩下600U死死摁住，天塌了都不动。 梭哈不是行情搞你，是你自己把后路填了。活着，比什么都值钱。 第二招： 别手痒，专咬肉厚的地方。 币圈八成时间在磨人，天天盯盘来回刷，全给交易所打工。 横着就装死，等趋势走顺了再下场。浮盈超本金20%，立马提三成走人，这是规矩。 真正会玩的，一年就抓那么几回大行情，一次没落下就行。 第三招： 把自己焊成机器，别当人。 止损2%，到了就砍；盈利4%，先减半仓；亏损绝不补仓，补一次就是给自己挖坑。 规则进场前写死，行情来了动手就完事，别琢磨。 赚钱的时候其实特别无聊，按个键，让利润自己撒欢跑。 别嫌2400U少，滚到17万靠的不是花活儿，是把风险先摁住了，利润自己会跑。 笨到极致，就是稳到极致。 要是你还在为几百U的波动翻来覆去，或者进了场不知道啥时候跑、啥时候扛——过来聊聊。 火候、趋势、仓位，神哥掰开揉碎给你讲透。

AI很强，但是计算机新人还是要多积累知识的，这样才能解决复杂问题 重新发一下我过去推荐的计算机基础书籍吧 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart]( Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial]( Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经]( 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials]( 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial]( 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

记者：如果真的发生冲突，美国会保卫台湾吗？ 特朗普总统：我不想说。我不会说的。只有一个人知道这个答案。你知道是谁吗？我。我是唯一知道的人。今天习主席也问了我这个问题。我说，我不谈论这个。 记者：他今天问您了？ 特朗普总统：他问我是否会派兵，是否会保卫他们（台湾）。我说我不谈论这个。

半年来，我一直反复介绍的四个原则： 原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。 原则5，这一点我先保密，之后我再讲。

顶级风投大佬的扎心真相：毁掉一个人最快的方式，就是指望生活公平 当被问及一生中最受用的建议时，硅谷顶级投资大牛本·霍洛维茨分享了父亲多年前的一句话：“生活并不公平。” 这听起来像是一句老生常谈，但在他看来，人生中把人击垮的往往不是什么灭顶之灾，正是对“绝对公平”的执念。 现实是，你一定会遭遇各种别人碰不到的烂事，这绝对是不公平的。但如果你死死咬住这种委屈感不放，试图向世界讨个说法，你其实已经被彻底打败了。 真正的高手，早就把“生活理应公平”这种幼稚的念头抛在脑后了。 遇到危机时，他们唯一的念头是：“我现在该怎么办？”而不是哭诉“凭什么偏偏是我？” 生活本就不公，这才是世界的底层逻辑。 作为个体，尽早丢掉对公平的幻想，才是你触底反弹的开始。